論文の概要: Unleashed from Constrained Optimization: Quantum Computing for Quantum Chemistry Employing Generator Coordinate Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07691v2
- Date: Wed, 14 Aug 2024 06:40:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 18:26:43.772606
- Title: Unleashed from Constrained Optimization: Quantum Computing for Quantum Chemistry Employing Generator Coordinate Method
- Title（参考訳）: 制約付き最適化からの脱却:発電機座標法による量子化学の量子計算
- Authors: Muqing Zheng, Bo Peng, Ang Li, Xiu Yang, Karol Kowalski,
- Abstract要約: 本稿では,ユニタリ結合クラスタ(UCC)励起ジェネレータのプールから多体基底集合を頑健に構築する適応型スキームを提案する。
このアプローチは、VQE/ADAPT-VQEエネルギーに厳密な下界を与える一般化固有値問題をもたらす。
また、励起状態と動的性質の計算をサポートし、化学におけるより高度な量子シミュレーションのステージを設定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.95432381301196
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid quantum-classical approaches offer potential solutions to quantum chemistry problems, yet they also introduce challenges. These challenges include addressing the barren plateau and ensuring the accuracy of the ans\"{a}tze, which often manifest as constrained optimization problems. In this work, we explore the interconnection between constrained optimization and generalized eigenvalue problems through \textcolor{black}{the Unitary Coupled Cluster (UCC) excitation generators. These generators often serve as building blocks constituting the ans\"{a}tze in variational quantum eigensolver (VQE) and adaptive derivative-assembled pseudo-Trotter VQE (ADAPT-VQE) simulations. Here, inspired by the generator coordinate method, we employ these UCC excitation generators to construct non-orthogonal, overcomplete many-body generating functions, projecting the system Hamiltonian into a practical working subspace. This approach results in a generalized eigenvalue problem that provides rigorous lower bounds to VQE/ADAPT-VQE energies, effectively bypassing issues related to barren plateaus and heuristic numerical minimizers typical in standard VQE methods. Diverging from conventional quantum subspace expansion methods, we introduce an adaptive scheme that robustly constructs many-body basis sets from a pool of the UCC excitation generators. This scheme supports the development of a hierarchical ADAPT quantum-classical strategy, enabling a balanced interplay between subspace expansion and ansatz optimization to address complex, strongly correlated quantum chemical systems efficiently and cost-effectively. The effective Hamiltonian generated by our approach also supports the computation of excited states and dynamic properties, setting the stage for more advanced quantum simulations in chemistry.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子古典的アプローチは、量子化学問題に対する潜在的な解決策を提供するが、問題も導入する。
これらの課題には、バレン高原への対処や、制約付き最適化問題としてしばしば現れる ans\"{a}tze の精度を保証することが含まれる。
本研究では,制約付き最適化と一般化固有値問題との相互関係を,単元結合クラスタ(UCC)励起発生器を用いて検討する。
これらのジェネレータは、変分量子固有解法 (VQE) における ans\"{a}tze と適応微分合成擬似トロッターVQE (ADAPT-VQE) シミュレーションを構成するビルディングブロックとして機能する。
ここでは、ジェネレータ座標法に着想を得て、これらのUCC励起発生器を用いて非直交多体生成関数を構築し、ハミルトニアン系を実用的な作業部分空間に投影する。
このアプローチは、VQE/ADAPT-VQEエネルギに厳密な下界を与える一般化固有値問題であり、標準VQE法に典型的なバレンプラトーやヒューリスティック数値最小値に関する問題を効果的に回避する。
従来の量子部分空間展開法と異なり,UCC励起発生器のプールから多体基底集合を頑健に構築する適応型スキームを導入する。
このスキームは階層的なADAPT量子古典戦略の発展をサポートし、サブスペース展開とアンサッツ最適化のバランスの取れた相互作用を可能にし、複雑で強い相関の量子化学システムに効率よくコスト効率よく対処する。
提案手法により生成された有効ハミルトニアンは励起状態と動的性質の計算もサポートし、化学におけるより高度な量子シミュレーションのステージを設定できる。
関連論文リスト
- Generative quantum combinatorial optimization by means of a novel conditional generative quantum eigensolver [1.4769913341588448]
本稿では,エンコーダ・デコーダ変換を用いたコンテクスト対応量子回路生成装置である条件付き生成量子固有解器(条件付きGQE)を紹介する。
最大10キュービットの問題を解決するためにジェネレータをトレーニングし、新しい問題に対するほぼ完璧なパフォーマンスを示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-28T14:35:46Z) - Solving Constrained Optimization Problems Using Hybrid Qubit-Qumode Quantum Devices [7.954263125127824]
ハイブリッドqubit$qux2014$デバイスを用いて、擬似非制約バイナリ最適化問題の解法を示す。
ハイブリッド量子コンピュータが学術と産業の両方で複雑な最適化問題に対処する可能性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-20T20:40:58Z) - Projective Quantum Eigensolver with Generalized Operators [0.0]
PQEフレームワークにおける閉形式残留方程式の観点から一般化作用素を決定する手法を開発する。
いくつかの分子系への応用により、アンザッツは単体、二重体、三重体を含む(異方性)UCCと同様の精度を達成できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T15:40:22Z) - Hybrid Stabilizer Matrix Product Operator [44.99833362998488]
本稿では, テンソルネットワーク法と安定化器形式を併用した新しいハイブリッド手法を提案し, 多体量子システムのシミュレーションの課題に対処する。
本稿では,ランダムなクリフォードTドープ回路とランダムなクリフォードFloquet Dynamicsへの応用を通して,本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T18:32:10Z) - Scalable Quantum Computation of Highly Excited Eigenstates with Spectral
Transforms [0.76146285961466]
我々はHHLアルゴリズムを用いて、物理的ハミルトニアンの内部固有状態を変動的かつ標的的に生成する。
これは量子コンピュータ上の逆ハミルトニアンの期待値の効率的な計算によって実現される。
本稿では, フォールトトレラント, 短期量子コンピュータにおけるこの方式の実装について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:01:02Z) - A self-consistent field approach for the variational quantum
eigensolver: orbital optimization goes adaptive [52.77024349608834]
適応微分組立問題集合型アンザッツ変分固有解法(ADAPTVQE)における自己一貫したフィールドアプローチ(SCF)を提案する。
このフレームワークは、短期量子コンピュータ上の化学系の効率的な量子シミュレーションに使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T23:15:17Z) - Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。
本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。
古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z) - Say NO to Optimization: A Non-Orthogonal Quantum Eigensolver [0.0]
低層状態がほぼ退化した電子系における静的相関と動的相関のバランスの取れた記述は、古典的コンピュータ上でのマルチコンフィグレーション手法の課題である。
本稿では、相関クラスタ演算子の作用を利用して、高品質な波動関数アンゼを提供する量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-18T16:20:36Z) - Q-FW: A Hybrid Classical-Quantum Frank-Wolfe for Quadratic Binary
Optimization [44.96576908957141]
本稿では,量子コンピュータ上での2次線形反復問題を解くために,フランク・ウルフアルゴリズム(Q-FW)に基づく古典量子ハイブリッドフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T18:00:03Z) - A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting [47.42391857319388]
本稿では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
私たちのコアコントリビューションは、整数プログラムの列を解く、新しい堅牢な適合式である。
実際の量子コンピュータを用いて得られた結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-25T05:59:24Z) - Fixed Depth Hamiltonian Simulation via Cartan Decomposition [59.20417091220753]
時間に依存しない深さの量子回路を生成するための構成的アルゴリズムを提案する。
一次元横フィールドXYモデルにおけるアンダーソン局在化を含む、モデルの特殊クラスに対するアルゴリズムを強調する。
幅広いスピンモデルとフェルミオンモデルに対して正確な回路を提供するのに加えて、我々のアルゴリズムは最適なハミルトニアンシミュレーションに関する幅広い解析的および数値的な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-01T19:06:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。